Результати пошуку

'''Стохастична градієнтна динаміка Ланжевена''' ('''SGLD''') — це метод [[Оптимізація (математика)|оптимізації]] та вибірки, що складається з характеристик [[Сто Стохастична градієнтна динаміка Ланжевена використовує модифіковану процедуру оновлення ...

'''Випадковий пошук''' — група методів числової [[Оптимізація (математика)|оптимізації]], які не вимагають обчислення [[градієнт]]у для р * [[Випадкова оптимізація]] — схожа група оптимізаційних методів, що використовують [[нормальний ...

...[[Нелінійне програмування|нелінійних]] або неопуклих проблем [[Неперервна оптимізація|неперервної оптимізації]]. Вони належать до класу [[Еволюційний алгоритм|ев ...ошуку коливається зазвичай від двох до кількох сотень. Якщо припустити, що оптимізація сценаріїв — це чорний ящик, де градієнтів немає і функція оцінки виражає ва ...

...вання''' (також відома як '''оптимізація моделювання''') інтегрує методи [[Оптимізація (математика)|оптимізації]] в [[Чисельне моделювання|цифрове моделювання]] т ...жається до оптимального. Такі методи відомі як «чисельна оптимізація» або «оптимізація на основі моделювання».<ref>Nguyen, Anh-Tuan, Sigrid Reiter, and Philippe R ...

...призначення]], задача максимального перерізу, а також неперервна глобальна оптимізація з множинними екстремумами тощо. Метод перехресної ентропії визначний тим, щ == Неперервна оптимізація == ...

...adient descent}})&nbsp;— [[Метод ітерації (алгоритм)|ітеративний метод]] [[Оптимізація (математика)|оптимізації]] [[Градієнтний спуск|градієнтного спуску]] за доп ''[[Градієнтний спуск|Градієнтні методи]]''&nbsp;— це широкий клас [[Оптимізація (математика)|оптимізаційних]] алгоритмів, які використовують не лише в [[Ма ...

'''Глобальна оптимізація'''&nbsp;— це розділ [[Прикладна математика|прикладної математики]] та [[Чис ...інімум відносно просто за допомогою класичних методів ''[[Локальний пошук (оптимізація)|локальної оптимізації]]''. Знайти глобальний мінімум функції набагато скла ...

Баєсова оптимізація — це стратегія [[Оптимізація гіперпараметрів|оптимізації гіперпараметрів]] для довільних функцій. Викори Загалом, баєсівська оптимізація побудована на дилемі "розвідка або [[Розроблення родовищ корисних копалин|р ...

Гармонійний пошук намагається знайти [[вектор]], який [[Оптимізація|оптимізує]] (мінімізує або максимізує) певну [[Цільова функція|цільову функ * [[Стохастична оптимізація|Стохастичній оптимізації]] ...

...\sum_{i=1}^{n} w_i</math>. Ця постановка є окремим випадком [[Стохастична оптимізація|стохастичної оптимізації]], добре відомої задачі оптимізації.<ref name="lor === Інтерактивна опукла оптимізація === ...

..., [[теорія керування]], [[дослідження операцій]], [[теорія інформації]], [[оптимізація на основі моделювання]], [[Поліагентна система|поліагентні системи]], [[кол * Задано лише імітаційну модель середовища (предмет [[Оптимізація на основі моделювання|оптимізації на основі імітації]]);{{sfn|Gosavi|2003}} ...

[[Категорія:Стохастична оптимізація]] ...

...terspeech.2011-607|s2cid=36439 }}</ref> Вона формулює навчання як [[Опукла оптимізація|задачу опуклої оптимізації]] з [[Вираз замкненого вигляду|розв'язком замкне ...рядку з [[Коваріація|коваріаційних]] статистик, і вона перетворює [[Опукла оптимізація|неопуклу задачу]] нижчого шару на опуклу підзадачу вищого шару.<ref name="r ...

{{Див. також|Математична оптимізація|Теорія оцінювання|Машинне навчання}} ...льшість моделей навчання можливо розглядати як пряме застосування теорії [[Оптимізація (математика)|оптимізації]] та [[Теорія оцінювання|статистичного оцінювання] ...